Digitalisierung und Analytics

Autobauer verschlafen den Big-Data-Trend

Wolfgang Herrmann ist IT-Fachjournalist und Editorial Lead des Wettbewerbs „CIO des Jahres“. Der langjährige Editorial Manager des CIO-Magazins war unter anderem Deputy Editorial Director der IDG-Publikationen COMPUTERWOCHE und CIO sowie Chefredakteur der Schwesterpublikation TecChannel.
Datenschutz-Auflagen, fehlendes Personal und interne Datensilos sorgen dafür, dass Automobilbauer und Zulieferer die Potenziale von Big Data und Analytics nicht ausschöpfen. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie des Beratungsunternehmens BearingPoint.

Für die Studie befragte BearingPoint 120 Entscheider aus großen Automobilkonzernen und Tier-1-Zulieferern in Europa. Zwei Drittel der Teilnehmer stammen aus Automobilkonzernen. Das Thema Big DataBig Data und Analytics sei zwar in den Unternehmen angekommen, berichtet das Beratungshaus. 94 Prozent der Befragten hielten es für relevant. In vollem Umfang setzen jedoch lediglich sieben Prozent entsprechende Systeme ein. Weitere 24 Prozent haben laut eigenen Angaben zumindest in einigen Bereichen Big-Data- und Analytics-Techniken implementiert. Alles zu Big Data auf CIO.de

"Durch die zunehmende Digitalisierung der AutomobilindustrieAutomobilindustrie wächst auch die Bedeutung von Big Data und Analytics", kommentiert Matthias LoebichMatthias Loebich, Leiter des Bereichs Automotive bei BearingPoint, die Ergebnisse. "Die Megatrends Industrie 4.0 und Connected CarsConnected Cars treiben das Thema schnell voran." Zwar sei es erfreulich, dass die Mehrheit der Unternehmen die großen Chancen erkannt habe und immer mehr in einschlägige Entwicklungen investiere. Dennoch stecke das Thema "noch in den Kinderschuhen", die Potenziale müssten stärker ausgeschöpft werden. Profil von Matthias Loebich im CIO-Netzwerk Alles zu Connected Car auf CIO.de Top-Firmen der Branche Automobil

Anwendungsfelder für Big Data und Analytics

Erfolgversprechende Anwendungsfelder sehen die befragten Entscheider vor allem in der Analyse von Kundeninformationen, der Auswertung von Fahrzeugdaten sowie in der Vorhersage von Service- und Produkttrends. Mit den bisher getroffenen Maßnahmen haben 25 Prozent der Umfrageteilnehmer eigenen Angaben zufolge bereits die Effizienz in der Vertriebs- und Betriebsplanung sowie im Entscheidungsprozess verbessert; 22 Prozent sehen Fortschritte in den Kunden- und Lieferantenbeziehungen.

Die Unternehmen haben Big Data & Analytics wahrgenommen und sehen es größtenteils als ein "must have" in der Automobilindustrie.
Die Unternehmen haben Big Data & Analytics wahrgenommen und sehen es größtenteils als ein "must have" in der Automobilindustrie.
Foto: BearingPoint

Eine wachsende Rolle werden Big-Data- und Analytics-Systeme künftig beim Generieren und Auswerten von Kundendaten aus dem Web spielen, berichtet BearingPoint weiter. So gaben 92 Prozent der Befragten an, dass Kundendaten derzeit noch nicht intensiv genug ausgewertet würden. Zugleich erwarten sie, dass sich die Relevanz solcher Daten aus dem Web beim Erkennen von Kundenbedürfnissen und im Produktentstehungsprozess innerhalb von fünf Jahren verdoppeln wird.

Ungenutzte Potenziale sind auch in der Produktion der Autobauer und -zulieferer erkennbar. So sind in den meisten Unternehmen die Produktionsanlagen noch nicht in der Lage, Sensor? und Maschinendaten nach bislang unentdeckten Fehlermustern abzusuchen. In den kommenden fünf Jahren erwarten die Befragten zudem einen Anstieg um 230 Prozent in der systematischen Zusammenführung von Sensor? und Maschinendaten. Probleme ließen sich mit solchen Maßnahmen frühzeitig erkennen, was wiederum Ausfallzeiten und damit Kosten reduzieren könne.

In der digitalen Produktion sind noch viele Big-Data- und Analytics?Potenziale ungenutzt.
In der digitalen Produktion sind noch viele Big-Data- und Analytics?Potenziale ungenutzt.
Foto: BearingPoint

Technische Voraussetzungen nur ansatzweise gegeben

Die technischen Voraussetzungen für einen breiten Einsatz von Big-Data- und Analytics-Lösungen sind derzeit zumindest ansatzweise gegeben, so ein weiteres Ergebnis. Cloud-Plattformen etwa und Big-Data-Lakes stellen demnach keine großen Hürden mehr dar. Nachholbedarf gebe es dagegen bei der Verarbeitung der Daten, dem Datenmanagement und beim automatisierten Import- und Export von Datenflüssen. Mehr als die Hälfte der Interviewten hält die technischen Voraussetzungen im eigenen Unternehmen für ausbaufähig.

Laut der Mehrheit der Befragten sind die technischen Voraussetzungen für Big Data & Analytics ansatzweise gegeben.
Laut der Mehrheit der Befragten sind die technischen Voraussetzungen für Big Data & Analytics ansatzweise gegeben.
Foto: BearingPoint
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